face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Mixtral 8x7B

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

27B
params Gemma 3 27B
47B
params Mixtral 8x7B
Gemma
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Gemma · 27B

Gemma 3 27B

  • Total paramètres27B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleGemma
  • TypeDense
→ Fiche Gemma 3 27B
Mistral · 47B · MoE 13B actifs

Mixtral 8x7B

  • Total paramètres47B
  • Paramètres actifs (MoE)13B
  • Contexte max33k tokens
  • FamilleMistral
  • TypeMoE
→ Fiche Mixtral 8x7B
▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantGemma 3 27BMixtral 8x7BÉcart
Q313.2 GB9.6 GB3.6 GB
Q417 GB12.3 GB4.7 GB
Q520.8 GB15 GB5.8 GB
Q624.6 GB17.7 GB6.9 GB
Q830.2 GB21.8 GB8.4 GB
FP1660.5 GB43.7 GB16.8 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mixtral 8x7B est 1.7× plus gros que Gemma 3 27B — plus de connaissances, mais 12 GB de VRAM contre 17 GB. Mixtral 8x7B est un MoE (13B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

Choisir Gemma 3 27B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Gemma 3 27B
Choisir Mixtral 8x7B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Mixtral 8x7B

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